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基于Spark的大数据人员信息智能管理系统

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 课题背景及意义第17页
    1.2 国内外发展现状第17-21页
        1.2.1 大数据存储国内外发展现状第18页
        1.2.2 数据分析与处理技术国内外发展现状第18-20页
        1.2.3 人员信息系统国内外发展现状第20-21页
    1.3 本文主要研究内容及结构安排第21-22页
    1.4 本章小结第22-23页
第二章 系统相关技术介绍第23-36页
    2.1 引言第23页
    2.2 B/S结构第23-25页
    2.3 Hadoop分布式文件系统HDFS第25-30页
        2.3.1 HDFS简介第25页
        2.3.2 分布式文件系统HDFS主要架构第25-27页
        2.3.3 HDFS读写文件主要步骤第27-30页
    2.4 Spark系统第30-34页
        2.4.1 SparkRDD第31-32页
        2.4.2 SparkOnYARN运行模式第32页
        2.4.3 SparkSQL第32页
        2.4.4 SparkGraphX图计算系统第32-33页
        2.4.5 SparkMLlib第33-34页
    2.5 kafka分布式消息系统第34-35页
    2.6 ECharts第35页
    2.7 本章小结第35-36页
第三章 智能人员信息管理系统需求分析第36-42页
    3.1 引言第36页
    3.2 人员信息管理系统性能需求第36-38页
        3.2.1 稳定性第36-37页
        3.2.2 高可靠性第37页
        3.2.3 数据处理速度第37页
        3.2.4 可拓展性第37页
        3.2.5 智能性第37-38页
    3.3 人员信息管理系统权限需求第38页
        3.3.1 系统登录权限第38页
        3.3.2 系统管理权限第38页
    3.4 人员数据管理系统数据自动导入需求第38-39页
    3.5 人员数据管理系统数据需求第39页
        3.5.1 人员信息数据清洗需求第39页
        3.5.2 人员信息数据安全需求第39页
    3.6 人员数据管理系统功能性需求第39-41页
        3.6.1 人员数据关系网络与数据挖掘功能第39-40页
        3.6.2 人员数据信息查询功能第40页
        3.6.3 人员数据可视化功能第40-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第四章 智能人员信息管理系统总体设计第42-71页
    4.1 引言第42页
    4.2 系统总体技术架构设计第42-47页
        4.2.1 系统功能流程第43页
        4.2.2 SSM框架和MVC设计模式第43-44页
        4.2.3 spark数据分析和计算原理第44-47页
    4.3 人员信息管理系统整体设计第47页
    4.4 系统数据库表设计第47-49页
    4.5 登录模块设计第49页
    4.6 统计信息模块设计第49页
    4.7 人员关系网络分析与挖掘模块第49-52页
    4.8 数据对比&导入导出模块第52-58页
    4.9 数据可视化模块设计第58-59页
    4.10 数据预警模块设计第59页
    4.11 ARUO(用户信息管理)模块设计第59-60页
    4.12 日志功能模块设计第60页
    4.13 K-means聚类算法第60-68页
    4.14 RSA密钥加密算法第68-70页
    4.15 本章小结第70-71页
第五章 智能人员信息系统实现与测试第71-88页
    5.1 引言第71页
    5.2 系统硬件配置第71页
    5.3 系统环境搭建第71-72页
    5.4 分布式平台搭建第72-79页
        5.2.1 SSH免密登录第72-73页
        5.2.2 Hadoop环境配置第73-77页
        5.2.3 spark环境配置第77-78页
        5.2.4 kafka环境搭建第78-79页
    5.5 系统功能实现第79-84页
    5.6 系统性能及安全测试第84-87页
        5.4.1 系统性能测试第84-86页
        5.4.2 安全性测试第86页
        5.4.3 系统测试结论第86-87页
    5.7 本章小结第87-88页
总结与展望第88-89页
参考文献第89-93页
攻读硕士学位期间发表论文第93-95页
致谢第95页

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